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2018年1月17日，由it Ear主办的主题为[万事皆有爱]的IEIC it Ear智能创新大会暨智能产业创新企业颁奖典礼在亚洲酒店隆重开幕。一天，两个圆桌论坛，超过50个顶级人工智能咖啡机，100个主流媒体，1000个合作伙伴和行业精英参加了会议。

2018年1月17日，由it Ear主办的主题为[万事皆有爱]的IEIC it Ear智能创新大会暨智能产业创新企业颁奖典礼在亚洲酒店隆重开幕。一天，两个圆桌论坛，超过50个顶级人工智能咖啡机，100个主流媒体，1000个合作伙伴和行业精英参加了会议。

各国人工智能领导人发表了主旨演讲，人工智能领域的精英们从各个角度探讨了如何推动中国智能产业的蓬勃发展。会议充分展示了中国人工智能学术研究和产业投资的现状，为未来五到十年中国智能产业的健康发展提供了路线图。

IT Orange创始人兼首席执行官温飞祥

IT Orange创始人兼首席执行官温飞翔在现场指出了人工智能的三个重要元素:第一，计算能力；第二，算法；第三，数据；这些是近年来人工智能快速发展的基石。同时，发布了《2017年人工智能产业发展研究报告白皮书》，详细阐述了2017年中国人工智能产业的发展情况，涵盖了产业概况、风险投资趋势、产业应用案例、关键问题等内容，以数据带动发展，洞察产业未来。

以下是温飞祥的讲话记录

非常感谢您听到前三位嘉宾分享了包括工业界在内的学术界和科研界的许多探索细节。我的分享可能是相对宏观的。让我们来回顾一下这些年，尤其是2017年整个人工智能行业的发展，以及大公司在这一领域做了些什么。那么，我们所做的许多创业和创新公司，除了一些典型的应用场景在垂直行业，一些问题在最后提出，可能非常值得我们在下一步考虑。

首先，人工智能从来都不是一个非常新的行业。刚才严博士也提到，事实上，在第一批研究中，人工智能在当时并不流行，例如在五、八十年代。进入21世纪后，深度学习的整个技术发展推动了这一波创业热潮，即使到现在，这一浪潮仍在继续。

在提到人工智能的三个核心之前，我们必须告诉大家，在2017年，许多大公司和初创企业都提到了一个新概念，即在新时代，大数据是生产质量，人工智能是生产率，互联网是生产关系。如果我们从生产力、生产质量和生产关系的角度来重新组织所有的产业，我们就会得到一句经典的话，中国的所有产业都值得再做一次。

回到人工智能本身，我们也可以发现其中有几个非常重要的三要素。

首先，计算资源。在计算能力资源方面已经有很多公司，无论英美资源集团上市多少次，也有芯片公司。

第二，算法。各种算法帮助社会大大提高了其运行效率。

最后，数据。基础数据基础——大数据——在中国不是一个新行业。2017年，人们突然发现，ar和vr行业，当与人工智能相结合时，导致了整个行业的新升级。

每个行业中不同技术的应用场景实际上都有一个周期。这里的循环没有使用大家都很熟悉的曲线，可以结合中国的实际应用。首先，第一梯队主要用工业公司的数量来演示，可以发现机器人(20.10 -0.25%)和无人机领域的公司数量最多，近年来在商业场景中也有很多垂直线。例如，我知道有一种农业无人机或电动无人机，但它的商业场景比以前想象的要大。第二梯队的全自然语音处理带动了行业的发展。第三梯队是一项非常长的技术，位于计算机视觉和图像的右下角。一方面，这可能是因为技术还没有发展成一个非常成熟的场景，另一方面，技术与产业的关系还没有在应用场景中发生。

下面的文字很小，但是因为它的耳朵已经为大家打印了白皮书，所以我不会仔细阅读，主要集中在目前人工智能普及率很高的两大行业。第一个方面是在医疗卫生行业。事实上，每个人都知道在医疗卫生行业创业非常困难。事实上，前几年网络医疗和移动医疗的整体发展是起伏不定的。然而，在人工智能时代之后，我们突然发现人工智能和医疗保健的结合使得整个医疗卫生在基因领域和影像领域都有了更大的发展。此外，它不会影响医生的多点专业，也就是说，这种医疗改革没有密切相关。第二个方面可能是在整个汽车行业。上周，消费电子展刚刚结束。每个人都开玩笑说，消费电子展可能会成为一个汽车公司和另一种方式的汽车展。

以下是几个数字的简要介绍，因为它为我们下一步的分析奠定了框架。

首先，就产业链框架而言。对公司进行分类时，将从应用层、算法层和基础层进行分类。

其次，基于发布人工智能的基础数据库，对上述领域进行了更详细的分类，得到了相对简单的行业地图。当然，随着一些新公司的出现，这个行业地图也在升级。

整个风险投资的宏观趋势，让每个人都知道2017年会投资多少钱，然后有多少公司会在这个领域进行探索。

首先，数量。如果2017年的趋势是人工智能，这些公司中的大多数在2017年从未成立过，但早期的公司是在2014年和2015年成立的，并在2017年得到了集中爆发。

也分布在不同的地方。北京仍然是这些领域的公司非常关注的地方。当然，我们也知道可能有很多人工智能领域，非常强大的公司已经在北京和硅谷或者北京和Xi的二七建立了R&D基地。

第二，金额。可以看出，自2015年以来，该领域的投资额增长非常迅速，到2017年，国内市场的总经济规模将达到100亿美元左右。但是我们可以看到另一个趋势。尽管人工智能在2017年非常受欢迎，但在投资事件中却在下降。也就是说，对于那些选择在2017年进入人工智能领域的公司来说，除非团队特别豪华，比如，我们知道几天前，百度研究院的一位院长刚刚开始创业，而天使之轮已经融化了1.52亿元人民币。此外，事实上，大多数公司是在2017年新成立的，这在初始阶段仍是一个相对困难的过程。

此外，从人才竞争的角度来看，由于龙头企业在这一领域实际上获得了大量的资金，因此此时它们在吸引人才方面比初创企业更有优势。这将导致人工智能像其他相关行业一样变得越来越颠倒的趋势。然而，由于这一领域涉及到许多行业，因此还没有得到深入的探索。换句话说，事实上，他们的商业模式和实现途径目前还比较初级或简单，这将使许多新公司觉得在这个领域可能还有机会。然而，不断扩大的投资额、整个行业的投资成本或创业门槛实际上越来越高。

刚才提到的大量主要是在中后期，特别是在相对成熟的技术和行业。哪些字段相对较大？橙色图形表示投资事件的数量，黄色线条表示金额的变化。首先，数量和金额是成正比的，没有那么多的行业。呈现的大多数方面可能是颠倒的。然而，现在有三个技术领域非常热门。首先，计算机视觉非常发达，无论是量还是量都在自动驾驶领域，因为门槛很高，量相对较小，但量相对较大，这实际上是在自然语言处理中。

我刚才谈到的可能是累计量。早在2017年，当51vr的朋友分享它时，他们还说他们在整个自动驾驶汽车上使用vr。回到这一点，在2017年，自动驾驶总公司不断出现，在这些总公司获得更多资金后，虚拟现实也可能成为他们的成本投资或研发场所。与其他行业相比，这个领域赚了更多的钱。其他领域的一些公司，无论是激光雷达技术公司，实际上都在围绕自动驾驶对自己的产业链进行更深层次的布局。

这是一份清单，对去年融资规模相对较大的公司进行了梳理和总结。

让我们再做一个比较。通过比较人工智能行业和其他行业，我们可以看到一些情况。事实上，这个行业的比重远远高于其他行业。2017年，每个人都觉得整个风险投资环境处于U型谷底，没有升温。每个人都不知道在U形山谷底部发生了什么。这种现象是，初创公司不容易筹集资金，然后大公司聚集在5%或10%的顶级项目，大多数公司的平均融资额很小。总体而言，所有行业的投资率都有所下降，但人工智能的投资率与其他行业的比率非常高。甚至比现在更热的区块链技术实际上也要高得多。

这里对投资机构进行了分类。首先，事实上，这个表中的统计数据是不完整的，尤其是在这个表中，越早的基金可能占据越大的优势。如果我们将资金投入的数量与资金的数量进行比较，我们会发现2017年有很多产业基金，甚至是国家队基金。事实上，人工智能行业花的钱比这些基金还多。

在谈及初创企业的宏观形势后，我将与大家一起回顾一下2017年关注的大型外企和大型内资企业。他们有什么新进展？因为时间有限，而且画面非常清晰，我们将简单地浏览每一张图片。花时间分享哪些行业和产业受到人工智能的影响是非常重要的。

首先，谷歌无疑是整个人工智能的领先战略。可以看出，它实际上是面向人工智能的，无论是在技术储备中，还是在谷歌自己的产业链中使用人工智能时，它实际上都是相对完美的。一个典型的现象是，谷歌已经回到中国建立谷歌研究院。

虽然微软在宣传上没有谷歌、facebook或aws那么火爆，但我不得不承认，微软是人工智能领域最大的黄埔军校，为整个行业贡献了很多人才。

在facebook，因为facebook的广告营销伴随着许多中国公司的出海，事实上，它的收入增长非常快。此时，人工智能领域的开源或开放平台计划将比其他公司更彻底。因为ibm的技术力量和资源非常有经验，我们可以看到他们有许多类别，成为人工智能领域的知名知识产权。

在谈论了几家大型外国公司之后，我们可以看到这些蝙蝠巨人在中国有什么样的探索。事实上，无论百度去年是否参加了世界大会，整个行业都与人工智能高度相关。虽然在这个过程中有很多失败，但我们也可以看到许多像我们这样的开发者，以及许多像我们这样的初创公司。事实上，我们已经使用了很多像百度这样的开源技术解决方案。然而，目前这些技术解决方案还没有对开发者收费，但是我们已经为他们贡献了大量的数据和测试场景。

此外，对于阿里来说，事实上，去年在阿里云奇大会上有很多与人工智能相关的话题，阿里巴巴云成为了阿里在人工智能领域的一个非常重要的桥头堡。目前，阿里巴巴云可以占据中国约50%至60%的市场份额。如果人工智能工具有朝一日能应用于云资源的平台和数据，阿里在底层基础上的积累可能会比其他中国公司更有经验。

至于腾讯，我们一直都知道腾讯是一家比较低调的公司。腾讯在2017年做的最大的事情就是加强其R&D团队，包括在研究院系统中构建人工智能人才的布局。另一方面，腾讯在人工智能领域的投资，无论是在中国还是海外，实际上都比其他公司大得多。

最后一张图片相对简单。上述公司，他们的消费级产品，包括行业内的解决方案，以及他们自己的研发或外部芯片布局。

首先是智能家居，其中小米是最典型的代表。尤其是小米对整个米优产品进行升级后，一方面，它在销售端和供应链端打下了很好的基础。此时，它可能有更好的条件来吸引更多的公司，并与it一起构建一个智能硬件生态系统。正是由于这些外围智能生态系统的建立，小米可能会从2014年和2015年的低谷中走出来，现在它似乎变得越来越强大。

除了人工智能医疗的应用，ibm应该是这个领域的领先公司。尽管据说以前使用过计算机技术，而且中国也打算在医疗保健领域雇佣医生和病人，但外国公司还是比中国公司领先一两次。正是这种差距，衡量了五年差距和十年差距在医疗卫生领域的落后程度，导致2017年中国爆发了许多医疗卫生应用。然而，他们如何能够更快地应用于这些医疗机构的各种临床情景或他的系统，可能仍然落后于外国公司。在这种情况下，这是我今天提到的唯一一家海外公司。

随着人们健康意识的提高，基于人工智能技术的个性化餐饮和健身服务越来越多。自主开发的自我艾精健康管理系统，已识别出一千多种常见菜肴，识别率高达90%。

我们都知道学习是被动学习，如何变被动学习为主动学习关系到人的个性和因材施教。事实上，系统的实现是非常困难的，于是薛八君在这方面做了很多探索。

ai finance，Ant Financial是一个很大的尝试，特别是前几年，互联网金融(共同基金)被提到，而fintech在2017年被用于严格监管领域。甚至蚂蚁金服也在科技领域投入了更多的力量，他们希望通过应用现有技术与传统金融机构进行更多的合作。

ai security。speakin与广东省公安厅合作建立“智能音响系统联合实验室”，共同投资研发公安业务和安全领域的先进产品和系统。云技术公司如何融入国内安全领域，安全也是人工智能公司最大的实现产业之一。

ai retail，去年的新零售非常火爆，这导致了无人零售店和无人货架的浪潮。郭斌盒刚刚完成了一轮5000万美元，虽然他们的零售无人便利店升级到3.0。然而，在当前的许多场景中，事实上，每个人都可能觉得，与渗透到各种办公室的无人货架相比，智能方面可能有很大的改进/"

ai物流和京东物流是典型的。在他们的货舱里，各种智能设备和配送软硬件场景都得到了极大的改善。

ai Auto，百度的阿波罗计划目前在这一领域相对领先，但就在消费电子展开幕后，实际上可以看到传统制造企业可能会在这一领域进行反击和赶超。

首先，从技术角度来看，严博士刚才也提到，目前的人工智能可能已经达到了一个很强的人工阶段，即假设人工智能分为横坐标和纵坐标三个步骤，实际上，我们可以看到，科幻电影和小说中呈现的场景仍然属于超人工智能场景，也许我们离那条路径还有很长很长的路要走。但目前，在强大的人工智能领域或在帮助人们提高部分效率方面，它实际上已经发展到一个更好的水平。

如果你看一下这样的图片，你可以看到在技术验证方面，因为人才是这个领域最大的驱动力，大学和研究机构实际上已经在人才储备和技术方面进行了大量的测试。但是，当人才技术出现时，也就是当我们把这些关键技术和场景落地时，事实上，无论是终端产品、2b产品还是这些行业的组合，它仍然处于相对简单的阶段。有一个非常简单的例子，那就是，李菲菲教授在他的演讲中讲了一个场景。一个三岁的孩子当然是他自己的孩子。事实上，他可以接受整个世界的变化。现在人工智能可能连这一步都做不到。如果我们把人工智能和人的年龄相比较，也许人工智能还没有达到人三岁的阶段。因为我们都知道，对于婴幼儿来说，三岁之前的事情可能不会被记住，但是在三岁之前，他们对整个世界有很多感知和感觉。与人们的年龄相比，目前的人工智能实际上是一个婴儿的年龄。

第二，与工业有关。这里使用了三个国家，但其模式并不明显。毫无疑问，在整个产业链中有三种类型的公司。第一类是互联网巨头。与外国公司相比，它可能是facebook、谷歌和亚马逊。与中国互联网巨头相比，英美烟草可能包括京东和头筹。然而，它们是产业链中的一环。事实上，有两个环节。其中一个环节是效率更高的技术公司或由技术公司组成的公司。2017年，这些科技公司非常多，它们也是风险投资家。我希望在未来能够超越英美烟草的下一家公司身上下注，不管是像face还是Shang或者很多公司，这个领域的资金肯定会高于以前的互联网巨头。无论是上市时还是上市前的融资金额，都是数倍以上，但他们能否独立成长，实际上是值得期待的。

另一件不可忽视的事情是行业巨头和行业巨头。无论是国内外汽车行业的巨头，医疗卫生行业的公司，还是很多农业公司。事实上，他们还形成了另一种立场。不同的战斗是不同的。他们必须在线和离线或者在人工智能前后。对于互联网巨头和人工智能技术公司来说，这肯定是一个新的场景。有许多内部场景需要消化，所以许多外部场景可能留给新兴公司去探索。

归根结底，他们是合作还是竞争？未来，人工智能巨头可能会被传统公司收购。无论是在现场还是在首都，未来几年的格局都将发生巨大的变化，这将使每个人都有一点战争的感觉。当然，我们现在还不能提及叫做ai的生存战争，但是我相信ai行业将会像其他出租车领域或者无人货架领域或者很多行业一样，总有一天会面临战争，这实际上是非常激烈的。我们都知道，不在这个领域的公司可能会失去更多的机会。

第三，人工智能的泡沫？众所周知，所有行业都有泡沫，没有泡沫的行业很难成熟。此外，在2018年的今天，也就是17日，两个多星期以来，热点变化如此之快，以至于许多公司都担心2018年的开盘是否与2000年的纳斯达克危机非常相似。因为无论是在虚拟货币领域、技术领域还是现场直播领域，从前端到中间的行业都是应用于如何在最深处获得数百万道或两百万道，这与以往的实践完全不同。每个人都认为泡沫可能已经到了极点。如前所述，它仍然在U形山谷的底部。坦率地说，泡沫没有被戳破。

回到人工智能领域，事实上也是一样，它将不可避免地面临许多泡沫。在这个领域，越来越多的公司将被欢迎关闭，因为还有许多问题没有解决。第一个方面是从技术到可能的商品和产品。事实上，这条路还很长。第二个方面是市场份额难以获得，也就是说，没有绝对的领导者，而且这种市场份额的分布相对分散，没有形成一个非常明显的行业梯队。第三个方面是缺乏与巨人的竞争，巨人可能是行业中的巨人。第四个方面是该行业的销售价格仍然很高，可能会超过一个相对成熟的单一产品的单价，因此医院在迭代升级产品时的购买力度并不是很大。最后一点是这个领域的人才成本非常高。如果资金不够，很可能没有办法继续研发。如果没有办法继续R&D，从R&D到最终登陆现场还有一段更长的路要走。

这是最后一个。如果在座的每一个人和我都非常肯定人工智能是目前一个重要的生产链工具，那么通过很多公司的努力，我们可以在中国的各个行业再次做到这一点。这可能是颠覆性的创新，也可能是授权。因为授权和颠覆性创新可能是两个不同的概念。例如，在每个人都熟悉了当前的外卖之后，有可能每个人都已经完全取代了以前的订购方式，并且有更多的可能性回到行业本身，那么在这个过程中人工智能可能是一个非常非常重要的工具。

在这个领域，事实上，我们仍然面临许多外部环境，包括资本环境和一个国家的竞争环境。也就是说，如果两个超级大国想在未来几年内进行一场全面的竞争，人工智能实际上将是这个领域的一个非常关键的词。在这个时候，可能会进行大量的投资，这将对过去的人才流动和流通以及科学技术的发展带来一些政治或经济上的影响。事实上，这也是我们非常担心整个人工智能的一个原因。